关于人工智能的一些思考

在关于人工智能和制度的辩论中，有一种重要观点：人工智能可能是新一代经济的技术基础。例如，人工智能很重要的一个应用是在金融领域。在人工智能中，所谓智能的核心部分是算法。迄今为止机器人只能是由设计者为它设置有限范围的目标函数，所以目前的人工智能还属于弱人工智能，从人工智能的科学技术基础和人工智能发展两方面对人工智能有一些思考。

一、人工智能的科学技术基础

人工智能的基础之一是算法。人工智能的核心是算法。大数据是资源基础，无论使用深度学习还是统计算法，都必须有大量的数据。在许多意见不能表达的情况下，大数据的性质就是这些表达的缺失。
因此，有数据才有训练，才有智能；没有数据就没有训练，就没有智能。
在各种算法当中，如今应用方面发展得最突出的是所谓的人工神经模型。这种模型使机器可以在人的指导下学习，包括所谓的深度学习。
第二个基础计算能力。大数据是一部分人工智能发展的基础。人类的智力活动涉及大量直觉。AI系统严重依赖数据。如果这些数据包含任何的偏见，那么AI系统在现实世界的应用型就会大打折扣。IBM相信，通过开发一种能判断公正性的独立评价系统，就能编写“无偏见”的AI程序。借助这一程序，AI将更加可靠，从而引导人类更好地作出决策。

二、人工智能革命

人工智能可以发展到什么程度，取决于传感器、算法和数据。这是我从李铭博士NVIDIA自主机器人与强化深度学习解读得来的感受。由于感知的不可度量性，我们没有办法训练机器人本身产生它自身的偏好或动态的目标函数。深度学习赖以学习的是已知环境中收集的数据，一旦脱离了训练它的环境，没有原始动力的人工智能就丧失了基本能力。所以，深度学习的人工智能只限于模仿人在已知环境（场景）里的行为。
人工智能革命将集中在可明确规定目标的任务方面。一旦有了清楚的目标，通过机器学习，人工智能的计算和存储能力可以大大超过人类。比如，下棋，无论多复杂的棋，目标都很简单，就是赢对方。与此相似，开车、开飞机，开船等交通工具，目标同样简单，就是安全到达目的地。为此，需要知道目的地，需要知道路线，不能撞人等。还有根据规定的目标，设计机器人制造产品，包括成体系地制造产品，达到制造业的全面自动化。当工厂里只需要很少或者没有人时，经济学和管理学讨论的企业内部的激励机制问题就消失了，因为激励机制问题时人的问题，而机器没有自己的激励机制问题。就此而言，这会是一场真正的革命。